地质科技情报

2011, v.30;No.136(01) 76-79

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概率神经网络储层流体密度反演及应用
Reservoir Fluid-Density Inversion and Application Based on PNN

李曙光;徐天吉;唐建明;李显贵;

摘要(Abstract):

概率神经网络是一种基于概率统计思想的神经网络,利用概率神经网络进行储层的流体密度反演,通过它的非线性扩展进行多个属性的优选组合,完成神经网络的训练学习和概率估算,有效地剔除个别数据的不利影响,使反演过程更加稳定,减少反演结果的多解性。川西某气藏的概率神经网络储层流体密度反演结果表明,该反演方法准确性很高,反演结果与实际试气结果对应良好,能解决一些常规地震勘探油气检测方法不能解决的问题,并可对储层的含气性进行定量分析,为储层预测、气水识别、油气藏描述提供重要的数据支持。

关键词(KeyWords): 概率神经网络;流体密度;反演;储层;油气检测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国石油化工股份有限公司科研项目(P05003)

作者(Author): 李曙光;徐天吉;唐建明;李显贵;

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参考文献(References):

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